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4.智能时代的教师与教学在线视频

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4.智能时代的教师与教学课程教案、知识点、字幕

大家好

这一节我们给大家介绍一下

智能时代的教师与教学

随着人工智能技术的发展

智能时代已然到来

在智能时代我们面临着众多的挑战

比如在2017年

美国的GARTNER公司发布了研究报告显示

到2020年人工智能将消灭180万个就业岗位

同时带来230万个就业岗位

可见智能时代带来了挑战

同时也给我们带来了更多的机遇

在智能时代

对教师能力的要求也相应的发生了巨大的变化

教师的信息素养的要求被提升到了

前所未有的重要地位

教师的能力的标准将重新定义

对教师的职业的要求

也将全面更新

教师的能力从以前的知识的记忆理解和应用

转变为现在的能力培养

素养培养

心理干预和人格的塑造

智能时代的到来

也使得受教育者发生了很大的转变

他们更加倾向于快速的访问

更依赖技术获取信息和开展社交活动

更善于迅速处理信息

对课程的质量要求也就更高

美国对青少年网站进行了调查

并印证了这一点

2017年

美国常识媒体发布了全国调研报告显示

美国零到八岁的儿童

平均每天使用电子产品的时间为

1.9至3.5个小时

那么2017年7月18日

国家国务院印发了新代人工智能发展规划

明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点

应逐步开展全民智能教育项目

在中小学阶段设置人工智能相关课程

逐步推广编程教育

建设人工智能学科培养复合型人才

教学模式也从教师为中心

转变为以学生为中心的创新教学教育模式

在这种教育模式下

教师成为教学活动的辅助者

教学内容更加丰富和多元

对学生的评价

从知识的掌握状况转变为知识、能力、素养

并重的综合评价

教育管理结构呈现出

多中心和扁平化

习近平在北京大学师生座谈会上曾经讲过

随着信息化不断的发展

知识获取方式和传授方式

教和学的关系都发生了革命性变化

这也对教师队伍的能力和水平

提出了新的更高的要求

在智能时代

教师的信息化的教学能力

要求智能技术

学科知识和教学方法的三方面的融合

智能时代的教师

应该是能胜任信息化时代

全新人才培养要求的数字化教师

对教师的培养要注重技术、艺术和学术

三方面的结合

所谓的技术是

熟练使用信息设备资源

艺术是信息化教学设计和组织

学术是从事知识传承和教学研究

我们可以看到教师的角色

也应该主动发生转变

从知识的占有者

知识的传授者

课程的执行者和知识的固守者

转化为学习活动的组织者

学习的引导者

课程的开发者

教育研究者和终身的学习者

我们这节课就给大家介绍到这儿

计算思维与人工智能基础课程列表:

第一部分:计算思维

-1.计算思维的提出

-2.计算思维的要素与应用

-3.培养计算思维

-4.智能时代的教师与教学

-章测试

第二部分:人工智能

-1.人工智能的发展

-2.人工智能的实现与机器学习

-3.人工智能产业

-章测试

第三部分:python基础

-第一章:python简介

--1.1python的介绍

--1.2.anaconda的安装

--章测试

-第二章:编码规范

--2.1 python编码规范

--2.2常量和变量

--章测试

-第三章:数据类型

--3.1数据类型概述

--3. 2.数据转换

--3.3数据类型区别

--章测试

-第四章:基本运算

--4.1.基本运算符

--4.2比较运算符

--4.3逻辑运算符

--4.4位运算符

--4.5成员运算符与身份运算符

--4.6运算符的优先级

--章测试

-第五章:程序控制结构

--5.1顺序结构

--5.2条件结构

--5.3循环结构

--5.4跳转结构

--5.5异常处理

--章测试

-第六章:函数、模块与面向对象

--6.1函数的定义与调用

--6.2面向对象

--6.3魔法函数的应用

--6.4模块与包

--章测试

-第七章:文件操作

--7.1文件的打开与读取

--7.2文件的写入

--7.3CSV模块的应用

--章测试

-第八章:python生态库

--8.1第三方库的安装

--8.2标准库-Os库与Sys库

--8.3.标准库-Time库

--8.4标准库-Random库

--8.5标准库-Turtle库

--8.6第三方库-词云库

--8.7第三方库-pyinstaller库

--8.8第三方库-numpy库(上)

--8.9第三方库-numpy库(下)

--8.10第三方库-pandas库

--8.11第三方库-matplotlib库

--章测试

-第九章:TensorFlow基础

--9.1TensorFlow简介

--9.2TensorFlow 2.0的改进

--9.3TensorFlow的数据应用

--9.4 TensorFlow的设备应用

--9.5.TensorFlow中常用操作

--章测试

-第十章:实例分析与实践

--10.1认识回归问题

--10.2房价的预测

--10.3手写数字识别

--10.4卷积神经网络的介绍

--10.5全连接网络的搭建

--10.6卷积神经网络的实现服饰图片的分类

--10.7LeNet的介绍

--章测试

-第十一章:人工智能在自然语言中的应用

--11.1自然语言处理

--11.2命名实体识别技术

--11.3词向量表示

--11.4自然语言处理的挑战及应用

--章测试

4.智能时代的教师与教学笔记与讨论

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